体见表2。

通过对专题图提供的信息和目视判读结果进行比较发现，当植被拼块的面积小于4000m²时，遥感图像上就很难将它与其背景区分开，很容易导致错分和漏分。而且，对于面积较小的植被拼块，由于图像的栅格相对较大，反映的地物不精细，边界很难确定，与其周围地物形成的混合像元与纯像元的差异较大，所以分类结果精度较低。经分析，错分的部分主要是相互间光谱特征相近的经济林和阔叶林、农作物和灌草丛等与其他地物相互混合像元，漏分的部分主要是滩涂和新近开发区域。

3.论与讨论

(1)借助cbers-02b星ccd多光谱影像，采用非监督分类和目视解疑相结合的方法，操作比较简单、应用比较方便。没有必要像监督分类那样选择训练样本，能够对研究区植被类型分布情况进行比较准确的判读，借助gis分析软件，可定量计算相关数据，从而为建设项目生态环评提供技术支撑。
(2)利用cbers-02b ccd图像提取地表植被信息，对面积大于1hm²的拼块分类效果较好，当面积小于1hm²时，受图像的分辨率限制，其边界很难精细地反映出来，所以分类效果较差。而对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图制图来说，小于1hm²的图斑达不到上图的最小面积。所以获取地表植被信息的用户精度和制图精度要分别高于81.4％和77.9％，因此，对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图，要求获取植被信息的精度较高时才能能够满足制图要求。
(3)cbers-02b星ccd二级产品数据虽经过辐射校正和系统的几何校正，但是其坐标信息不准确，须重新加以几何精校正；此外，cbres-02b星的band 5与其他4个波段存在比较大的偏移量，要与其他波段进行配准后才能使用。中巴资源卫星数据还存在噪声、条纹现象和一定的不稳定性，在一定程度上影响了图像的分辨率和清晰度及判读结果。

2.结果分析

2.1信息提取
在野外实地踏勘和卫片解译的基础上，结合生态评价区地表植被覆盖现状和植被立地情况，根据植物群落的特征，参照吴征镒教授《中国植被》对植被类型的分类系统，将研究区植被划分为针叶林、阔叶林(含针阔混交林、杂木林)、灌丛和灌草丛、经济林、农作物等六种主要类型，同时考虑水域水生藻类所具有的实际生产能力，具体见表1。

2.2精度分析
按照专题图中植被类型面积的级别进行分级，与分类结果进行比较，检查错分和漏分情况。根据制图规范，在纸质地图上的最小图斑为2mm×2mm，所以在1:5万、1:1037、1:25万地图中最小图斑代表的面积分别为1hm²、4hm²、25 hm²。
本次研究对植被类型面积分级按照小于1hm²，1～4hm²，4～25hm²，大于25hm²等4个级别，以检验对不同比例尺地图中的植被类型专题信息提取的精度各级别的分类结果精度，并根据各级别的面积比例确定整体分类精度。具体见表2。

通过对专题图提供的信息和目视判读结果进行比较发现，当植被拼块的面积小于4000m²时，遥感图像上就很难将它与其背景区分开，很容易导致错分和漏分。而且，对于面积较小的植被拼块，由于图像的栅格相对较大，反映的地物不精细，边界很难确定，与其周围地物形成的混合像元与纯像元的差异较大，所以分类结果精度较低。经分析，错分的部分主要是相互间光谱特征相近的经济林和阔叶林、农作物和灌草丛等与其他地物相互混合像元，漏分的部分主要是滩涂和新近开发区域。

3.论与讨论

(1)借助cbers-02b星ccd多光谱影像，采用非监督分类和目视解疑相结合的方法，操作比较简单、应用比较方便。没有必要像监督分类那样选择训练样本，能够对研究区植被类型分布情况进行比较准确的判读，借助gis分析软件，可定量计算相关数据，从而为建设项目生态环评提供技术支撑。
(2)利用cbers-02b ccd图像提取地表植被信息，对面积大于1hm²的拼块分类效果较好，当面积小于1hm²时，受图像的分辨率限制，其边界很难精细地反映出来，所以分类效果较差。而对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图制图来说，小于1hm²的图斑达不到上图的最小面积。所以获取地表植被信息的用户精度和制图精度要分别高于81.4％和77.9％，因此，对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图，要求获取植被信息的精度较高时才能能够满足制图要求。
(3)cbers-02b星ccd二级产品数据虽经过辐射校正和系统的几何校正，但是其坐标信息不准确，须重新加以几何精校正；此外，cbres-02b星的band 5与其他4个波段存在比较大的偏移量，要与其他波段进行配准后才能使用。中巴资源卫星数据还存在噪声、条纹现象和一定的不稳定性，在一定程

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